Узнавайте вероятность успеха креатива до его запуска
Сервис анализирует загруженный креатив, находит похожие в исторической базе и прогнозирует метрики — с объяснением, на чём построено решение. Поможет отсекать заведомо слабые варианты и сравнивать концепции до того, как медиабюджет потрачен.
Интерактивное демо
Как это выглядит для маркетолога
Ниже — рабочий интерфейс на демо-данных. Выберите один из трёх готовых креативов или режим сравнения — увидите, как система оценивает каждый и почему.
Загрузите креатив
PNG, JPG, MP4 до 10 МБ. Или попробуйте на примере:
Что это и зачем
Сильные креативы — в эфир. Слабые — отсекаем до запуска.
Каждый слабый креатив, который доходит до боевой кампании, — это слитый медиабюджет и упущенная выручка. Скоринг возвращает контроль на этап перед запуском: сравнивает варианты, прогнозирует метрики, объясняет — на чём основан каждый вывод. Маркетолог принимает решения за секунды, а не за недели A/B-тестов.
Под капотом — опытный медиадиректор, который видел всю историю ваших кампаний, помнит каждый запуск и доступен всем в команде. Он сразу подсказывает, какие из новых вариантов с высокой вероятностью повторят успех прошлых, а какие — повторят прошлые провалы.
Что получает заказчик
- Меньше слитых бюджетов — слабые креативы отсекаются до медиа-закупа
- Сильные варианты ранжируются и идут в эфир первыми
- Каждый прогноз сопровождается объяснением — никакого «чёрного ящика»
- Маркетолог принимает решения по данным, а не по интуиции
Поэтапная поставка
Заказчик платит этапами, не вперёд за всё
После каждого этапа — точка решения «идём дальше или останавливаемся». Это снижает риск с обеих сторон.
Аудит данных
Проверяем, есть ли в данных заказчика фундамент для скоринга.
- Отчёт «что есть, чего не хватает, какая точность реально достижима»
- Список пробелов в данных, которые надо закрыть
- Чёткое решение go / no-go до основной разработки
Рабочая версия скоринга
Инструмент, который по новому креативу показывает похожие из прошлого, прогнозирует метрики с учётом контекста и честно отмечает границы своей уверенности.
- Веб-интерфейс: загрузка креатива → прогноз CTR + похожие из истории
- Сравнение нескольких вариантов до запуска
- Прогноз учитывает площадку, регион, день недели, аудиторию
- Система говорит «не знаю», когда креатив сильно отличается от истории
- Дашборд точности модели — видно, заслужила ли она доверия
- Объяснение, на чём построен каждый прогноз
Учёт новизны и выгорания
Защита системы от коллапса вариативности: учим модель отличать «оригинал успеха» от «повтор успеха».
- Скоринг учитывает, что уже крутится в текущей ротации, и снижает оценки выгорающим паттернам
- Свежие соседи весят меньше — модель чувствует, когда стиль приедается
- Бюджетная логика explore vs exploit
Узкозаточенная версия
Дообучение под специфику заказчика — там, где универсальные знания упёрлись в потолок. Опционально.
- Дополнительные несколько процентов точности
- Чувствительность к тонким особенностям вашего стиля и аудитории
- Лучшая работа на нишевых форматах
Данные заказчика
Что нужно на старте — чтобы выйти на боевую точность с первой версии
Скоринг работает на ваших данных. Чем полнее история — тем точнее прогноз с первого дня и тем быстрее модель окупается. Базовый набор разворачивается за этап 0; расширенный — догружается по ходу.
| Сущность | Минимум для старта | Идеальный набор |
|---|---|---|
| Креативы | 500 уникальных с метриками выше 1000 показов | 5 000+ за 18–24 месяца |
| Метрики | CTR + длительность ротации | + CR, CPA, ROAS на уровне отдельного креатива |
| Контекст запуска | Площадка, гео, дата | + плейсмент, устройство, аудиторный сегмент |
| Бренд и продукт | Категория | + URL посадочной, тип оффера |
| Архив отключённых креативов | Желательно | Регулярная выгрузка — модель учится отличать победителей от провалов |
Объём
500–2 000 креативов с метриками уже дают рабочую модель на первой итерации. 5 000+ — выходим на индустриально-сильную точность.
История
6 месяцев — минимум, 18–24 месяца — оптимум. Длинная история ловит сезонность и даёт модели больше точек для сравнения.
Победители и отключённые
Берём в обучение и тех, и других — модель учится отличать одних от других и не повторять прошлые промахи.
Формат
CSV / Parquet с одной строкой на креатив × запуск + папка с файлами, сматчиваемая по ID. Привычный формат для аналитических команд.
Источники данных
Помимо данных заказчика
Основное топливо — данные заказчика. Перечисленные ниже источники подключаем как обогащение сквозь все этапы — модель видит креатив в контексте рынка, а не в вакууме.
| Источник | Нужен? | Что добавляет к модели |
|---|---|---|
| Рыночные бенчмарки CTR по категории | Желательно | Без них модель выдаёт цифру в вакууме. Бенч позволяет сказать «1.2% — это хорошо для FMCG или слабо для финтеха». Иначе не отличить слабый креатив в сильной категории от сильного в слабой. |
| Креативы конкурентов и сроки их ротации (Meta Ads Library, Google Ads Transparency, парсинг рынка) | Рекомендуем | Слабая метка «живучесть»: креатив, который долго крутится у конкурента, — вероятно работает. Плюс модель видит, насколько новый креатив отличается от того, что уже в ротации, — защита от выгорания. |
| Посадочные страницы (свои и конкурентов) | Желательно | Конверсия зависит не только от креатива, но и от лендинга. Связка «креатив → посадочная» делает прогноз CR честнее и помогает объяснять расхождения с прогнозом. |
| Сезонность спроса (Wordstat, Google Trends) | Желательно | Один и тот же креатив сработает по-разному на пике сезона и на спаде. Контекст спроса корректирует ожидания по эффективности. |
| Календарь инфоповодов и крупных событий | Желательно | Чёрная пятница, праздники, спортивные ивенты сдвигают бейзлайн. Без них январский CTR несравним с декабрьским и модель путается в трендах. |
| Реальные результаты запусков (feedback loop) | Да | После каждой кампании сравниваем прогноз с фактом. Ловим дрейф (тренды меняются — модель устаревает), калибруем confidence, дошлифовываем модель на свежих данных. |
Опциональная надстройка
Модуль AI-генерации креативов
Если скоринг работает надёжно (этап 1 пройден) и защищён от выгорания (этап 2) — можно построить генеративный модуль. Он создаёт сотни вариаций performance-креативов, прогоняет их через скоринг и отдаёт топ-N маркетологу.
Где даёт максимум
Идеально для массовых performance-кампаний: соцсети, ретаргетинг, e-commerce. Сотни сгенерированных вариантов проходят предварительный отсев — маркетолог получает только топ-N, готовый к запуску. Скорость наполнения креативной библиотеки растёт без линейного роста штата дизайнеров.
Промпт-генератор
LLM анализирует топ-креативы заказчика и строит промпты для генеративных моделей.
Brand-кит
Дообучение под визуальный стиль бренда, шаблоны типографики.
Closed-loop
Автоматический цикл «генерация → скоринг → отсев». На выходе топ-N из 100.
A/B обратная связь
Реальные результаты запусков дообучают и скоринг, и генератор.
Условия успеха
Что критично со стороны заказчика
Доступ к историческим данным
Креативы + метрики + контекст за последние 12–24 месяца. Минимум 500 креативов с метриками выше 1000 показов — иначе модель будет учиться на шуме.
Назначенный валидатор
Конкретный человек, который скажет «работает / не работает», с заранее согласованной метрикой. Без этого через 3 месяца — «ну как-то не вау».
Регулярное пополнение данных
Модель устаревает: меняется аудитория, форматы, тренды. Нужен поток свежих кампаний с результатами.
Скоринг встроен в процесс выбора креативов
Максимум отдачи — там, где маркетолог использует прогноз при выборе финального варианта. Так скоринг превращается из отчёта в рабочий инструмент, который окупается с первых кампаний.